人工智慧（Artificial Intelligence, AI）無疑是當今最熱門的發展重點，隨著科技發展成熟，支撐人工智慧的大數據分析，成為新世代創新來源的成長引擎，同時也快速改變我們的工作及生活方式，包括：無人駕駛、人臉辨識、智慧製造、智慧醫療、智慧零售等等。大數據與AI應用技術開發其實沒有想像中難，未來人工智慧技術會跨域融入許多產業中。大數據與AI的應用不光是需要技術, 擁有領域知識（domain knowledge）的行業人才也會是決定成敗的關鍵點。
近年來，製造業採用了大數據分析，大大提高了公司的生產能力。如何在製造中使用AI大數據分析，以下整理常見的應用：
(1) 預測性維護：大數據分析在製造行業中取得的最大成就之一是預測性維護。隨著當今先進設備中，安裝部署各種感測器和網路連接設備，在問題出現之前，或在問題變得更加嚴重、可能付出高昂代價之前解決。
(2) 縮短停機時間：對於製造業廠商而言，沒有什麼比停機時間的代價更加高昂。有了適合的大數據驅動的系統，工廠可以大大減少停機時間，並確保最大生產力。
(3) 性能分析：企業很容易假設一切正常，但在 80% 的容量，和 95% 的容量之間有巨大的差異。大數據允許企業根據期望的產出水準，來分析業績並做出改變。
(4) 改進策略決策：大數據分析、數據可視化平台、數據監控解決方案等等可以幫助廠商做出策略決策。企業學習如何將正確的工具，是進行數位轉型過程中的一個重要步驟。
本課程用深入淺出的方式介紹AI人工智慧模型的概念，大數據分析應該如何下手及分析。課程中安排上機撰寫基礎R 與 Python程式，從資料前處理、模型訓練、驗證評估、應用推理過程中，了解AI大數據建模的過程，幫助學員在工作場域中發掘新應用的可能性。
